О влиянии особенностей фитнесс-функций на сходимость генетического алгоритма
Рассматриваются адаптивные возможности параллельной версии многопопуляционного генетического алгоритма в зависимости от особенностей определенных классов фитнесс-функций. Предлагаются способы повышения скорости сходимости к оптимальному решению на основе эффективного управления параметрами алгоритма...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Проблеми програмування |
|---|---|
| Datum: | 2020 |
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russisch |
| Veröffentlicht: |
Інститут програмних систем НАН України
2020
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180482 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | О влиянии особенностей фитнесс-функций на сходимость генетического алгоритма / И.О. Лукьянов, Ф.А. Литвиненко // Проблеми програмування. — 2020. — № 2-3. — С. 362-367. — Бібліогр.: 7 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862658652462120960 |
|---|---|
| author | Лукьянов, И.О. Литвиненко, Ф.А. |
| author_facet | Лукьянов, И.О. Литвиненко, Ф.А. |
| citation_txt | О влиянии особенностей фитнесс-функций на сходимость генетического алгоритма / И.О. Лукьянов, Ф.А. Литвиненко // Проблеми програмування. — 2020. — № 2-3. — С. 362-367. — Бібліогр.: 7 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Проблеми програмування |
| description | Рассматриваются адаптивные возможности параллельной версии многопопуляционного генетического алгоритма в зависимости от особенностей определенных классов фитнесс-функций. Предлагаются способы повышения скорости сходимости к оптимальному решению на основе эффективного управления параметрами алгоритма и стратегиями обмена хромосомами-решениями между популяциями. Приводятся результаты компьютерных экспериментов при оптимизации фитнесс-функций с различными соотношениями малозначимых и значимых факторов. Исследуется зависимость скорости сходимости алгоритма при наличии случайного воздействия на значения фитнесс-функций.
Розглядаються адаптивні можливості паралельної версії багатопопуляційного генетичного алгоритму в залежності від особливостей певних класів фітнесс-функцій. Пропонуються способи підвищення швидкості знаходження оптимального рішення на основі ефективного керування параметрами алгоритму і стратегіями обміну хромосомами-рішеннями між популяціями. Наводяться результати комп'ютерних експериментів при оптимізації фітнесс-функцій з різними співвідношеннями малозначущих і значущих факторів. Досліджується залежність швидкості роботи алгоритму при наявності випадкового впливу на значення фітнесс-функцій.
The adaptive capabilities of a parallel version of a multipopulation genetic algorithm are considered depending on the characteristics of certain classes of fitness-functions. Ways are proposed to increase the rate of convergence to the optimal solution based on effective control of algorithm parameters and strategies for the exchange of chromosome-solutions between populations. The results of computer experiments with the optimization of fitness-functions with various ratios of insignificant and significant factors are presented. The dependence of the convergence rate of the algorithm in the presence of a random effect on the values of fitness-functions is studied.
|
| first_indexed | 2025-12-02T08:48:46Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-180482 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1727-4907 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-02T08:48:46Z |
| publishDate | 2020 |
| publisher | Інститут програмних систем НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Лукьянов, И.О. Литвиненко, Ф.А. 2021-09-29T18:53:46Z 2021-09-29T18:53:46Z 2020 О влиянии особенностей фитнесс-функций на сходимость генетического алгоритма / И.О. Лукьянов, Ф.А. Литвиненко // Проблеми програмування. — 2020. — № 2-3. — С. 362-367. — Бібліогр.: 7 назв. — рос. 1727-4907 DOI: https://doi.org/10.15407/pp2020.02-03.362 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180482 519.711: 519.711.3: 519.81 Рассматриваются адаптивные возможности параллельной версии многопопуляционного генетического алгоритма в зависимости от особенностей определенных классов фитнесс-функций. Предлагаются способы повышения скорости сходимости к оптимальному решению на основе эффективного управления параметрами алгоритма и стратегиями обмена хромосомами-решениями между популяциями. Приводятся результаты компьютерных экспериментов при оптимизации фитнесс-функций с различными соотношениями малозначимых и значимых факторов. Исследуется зависимость скорости сходимости алгоритма при наличии случайного воздействия на значения фитнесс-функций. Розглядаються адаптивні можливості паралельної версії багатопопуляційного генетичного алгоритму в залежності від особливостей певних класів фітнесс-функцій. Пропонуються способи підвищення швидкості знаходження оптимального рішення на основі ефективного керування параметрами алгоритму і стратегіями обміну хромосомами-рішеннями між популяціями. Наводяться результати комп'ютерних експериментів при оптимізації фітнесс-функцій з різними співвідношеннями малозначущих і значущих факторів. Досліджується залежність швидкості роботи алгоритму при наявності випадкового впливу на значення фітнесс-функцій. The adaptive capabilities of a parallel version of a multipopulation genetic algorithm are considered depending on the characteristics of certain classes of fitness-functions. Ways are proposed to increase the rate of convergence to the optimal solution based on effective control of algorithm parameters and strategies for the exchange of chromosome-solutions between populations. The results of computer experiments with the optimization of fitness-functions with various ratios of insignificant and significant factors are presented. The dependence of the convergence rate of the algorithm in the presence of a random effect on the values of fitness-functions is studied. ru Інститут програмних систем НАН України Проблеми програмування Методи машинного навчання О влиянии особенностей фитнесс-функций на сходимость генетического алгоритма Про вплив особливостей фітнес-функцій на збіжність генетичного алгоритму About the influence of features of fitness-functions on the convergence of the genetic algorithm Article published earlier |
| spellingShingle | О влиянии особенностей фитнесс-функций на сходимость генетического алгоритма Лукьянов, И.О. Литвиненко, Ф.А. Методи машинного навчання |
| title | О влиянии особенностей фитнесс-функций на сходимость генетического алгоритма |
| title_alt | Про вплив особливостей фітнес-функцій на збіжність генетичного алгоритму About the influence of features of fitness-functions on the convergence of the genetic algorithm |
| title_full | О влиянии особенностей фитнесс-функций на сходимость генетического алгоритма |
| title_fullStr | О влиянии особенностей фитнесс-функций на сходимость генетического алгоритма |
| title_full_unstemmed | О влиянии особенностей фитнесс-функций на сходимость генетического алгоритма |
| title_short | О влиянии особенностей фитнесс-функций на сходимость генетического алгоритма |
| title_sort | о влиянии особенностей фитнесс-функций на сходимость генетического алгоритма |
| topic | Методи машинного навчання |
| topic_facet | Методи машинного навчання |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180482 |
| work_keys_str_mv | AT lukʹânovio ovliâniiosobennosteifitnessfunkciinashodimostʹgenetičeskogoalgoritma AT litvinenkofa ovliâniiosobennosteifitnessfunkciinashodimostʹgenetičeskogoalgoritma AT lukʹânovio provplivosoblivosteifítnesfunkcíinazbížnístʹgenetičnogoalgoritmu AT litvinenkofa provplivosoblivosteifítnesfunkcíinazbížnístʹgenetičnogoalgoritmu AT lukʹânovio abouttheinfluenceoffeaturesoffitnessfunctionsontheconvergenceofthegeneticalgorithm AT litvinenkofa abouttheinfluenceoffeaturesoffitnessfunctionsontheconvergenceofthegeneticalgorithm |